European School of Data Science and Technology - ESDST

मार्केटिंग एनालिटिक्स ऑनलाइन में एमबीए

हमारे कार्यक्रमों में नामांकन के लिए किसी पूर्व तकनीकी पृष्ठभूमि की आवश्यकता नहीं है। डेटा-संचालित निर्णय लेने में महारत हासिल करने में रुचि रखने वाले सभी शिक्षार्थी इसमें शामिल हो सकते हैं।

डेटा आधारित विपणन निर्णय लेने की इच्छा रखने वाला कोई भी व्यक्ति डेटा का लाभ उठाने, उपभोक्ता व्यवहार को समझने और निर्णय लेने के लिए अद्भुत डैशबोर्ड तैयार करने के तरीके सीखने के लिए इसमें शामिल हो सकता है।

हमारी शैक्षणिक समिति ने सोच-समझकर एक ऐसा पाठ्यक्रम तैयार किया है जिसमें बुनियादी बातों से लेकर उन्नत स्तर तक को शामिल किया गया है, साथ ही सीखने की अवधि में लचीलेपन की पेशकश करने वाला एक उपदेशात्मक मॉडल भी शामिल है। हमारा उपदेशात्मक मॉडल वितरण की एक मॉड्यूलर प्रणाली का अनुसरण करता है, जो आपको अगले मॉड्यूल में आगे बढ़ने से पहले एक मॉड्यूल में सीखने, शोध करने और विशेषज्ञ बनने की अनुमति देता है।

हमारा अनुभवात्मक शिक्षण दृष्टिकोण आपको सिखाता है कि व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए डेटा टूल का लगातार उपयोग कैसे करें।

चाहे आपका क्षेत्र कुछ भी हो—वित्त, मानव संसाधन, विपणन, संचालन, आदि—डेटा द्वारा समर्थित होने पर आपकी अनुशंसाएँ अधिक महत्व रखती हैं। डेटा-संचालित निर्णय लेने पर यह जोर हमारी शिक्षाओं का केंद्र है!

क्या आप अपने करियर में तेजी लाने के लिए तैयार हैं?

• अनुमानित पाठ्यक्रम की अवधि: 3-4 सप्ताह
• कुल ईसीटीएस क्रेडिट: 120
• स्थानांतरण क्रेडिट की अधिकतम संख्या: 60

मार्केटिंग एनालिटिक्स में ईएसडीएसटी ऑनलाइन एमबीए प्रोग्राम में 24 पाठ्यक्रम शामिल हैं। पाठ्यक्रम कम से कम एक कैपस्टोन उद्योग से जुड़े प्रोजेक्ट के साथ कई व्यावहारिक परियोजनाओं/असाइनमेंट से भरा हुआ है। जिसमें प्रत्येक छात्र को एक अनोखी, वास्तविक दुनिया की व्यावसायिक समस्या पर काम करना होगा। प्रत्येक पाठ्यक्रम की अवधि लगभग 3 सप्ताह होगी जिसमें 5 से 6 ईसीटीएस क्रेडिट होंगे। डेटा साइंस और मशीन लर्निंग में एमबीए के लिए अर्हता प्राप्त करने के लिए छात्रों को कुल 120 ईसीटीएस अर्जित करने के लिए इन सभी पाठ्यक्रमों और कैपस्टोन प्रोजेक्ट को पूरा करना होगा।

पाठ्यक्रम

परिवर्तनकारी प्रबंधन ( 4 ईसीटीएस)
प्रबंधकीय अर्थशास्त्र ( 3 ECTS)
संगठनात्मक व्यवहार ( 3 ईसीटीएस)
वित्तीय रिपोर्टिंग एवं विश्लेषण ( 3 ईसीटीएस)
डिजिटल दुनिया में मार्केटिंग ( 3 ईसीटीएस)
प्रबंधकों के लिए डेटा विश्लेषण ( 4 ईसीटीएस)

> व्यवसाय में प्रमाणपत्र का पुरस्कार

बिजनेस एनालिटिक्स एंड रिसर्च मेथड्स फाउंडेशन ( 4 ईसीटीएस)
उन्नत एक्सेल ( 4 ईसीटीएस)
पायथन का उपयोग करके एनालिटिक्स के लिए प्रोग्रामिंग ( 4 ECTS)
पूर्वानुमानित विश्लेषिकी विधियाँ ( 4 ईसीटीएस)
बिजनेस कम्युनिकेशन ( 3 ईसीटीएस)
प्रोफेशनल कैरियर लैब ( 1 ईसीटीएस)

> फाउंडेशन बिजनेस एनालिटिक्स में सर्टिफिकेट का पुरस्कार

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग ( 4 ईसीटीएस)
बड़ा डेटा और NoSQL ( 4 ECTS)
डेटा भण्डारण और प्रबंधन ( 4 ईसीटीएस)
झांकी के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और कहानी सुनाना ( 4 ECTS)
बिजनेस एनालिटिक्स में नैतिकता ( 4 ईसीटीएस)

विशेषज्ञ बिजनेस एनालिटिक्स में प्रमाणपत्र का पुरस्कार

ऐच्छिक:

विपणन रणनीति (5 ईसीटीएस)
उपभोक्ता व्यवहार (5 ईसीटीएस)
डिजिटल मार्केटिंग (5 ईसीटीएस)
विक्रय रणनीति ( 5 ईसीटीएस)
इंटरनेट मार्केटिंग रणनीति और विश्लेषण ( 5 ईसीटीएस)
विपणन अनुसंधान ( 5 ईसीटीएस)

कैपस्टोन कंसल्टिंग प्रोजेक्ट (3 0 ईसीटीएस)

> प्रैक्टिशनर बैज का पुरस्कार - विपणन विश्लेषक

कुल ईसीटीएस: 12 0

> मार्केटिंग एनालिटिक्स में एमबीए का पुरस्कार

मार्केटिंग एनालिटिक्स में ESDST MBA का उद्देश्य छात्रों को मार्केटिंग उद्योग की गहन समझ प्रदान करना है और यह कैसे विश्लेषिकी की शक्ति के साथ तैयार किया जा रहा है। पाठ्यक्रम डिजाइन छात्रों को विपणन अनुशासन, शामिल डेटा की प्रकृति, यह डेटा रणनीतिक निर्णय लेने में मूल्य कैसे जोड़ता है, और बहुत कुछ के बारे में जानने में सक्षम करेगा। विपणन डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने पर ध्यान देने के साथ पर्याप्त व्यावसायिक परियोजनाओं को सौंपा जाएगा। छात्रों को उद्योग के आकाओं द्वारा उन्नत उपकरणों और मार्गदर्शन पर स्वाभाविक रूप से प्रशिक्षित किया जाएगा।

ESDST के प्रत्येक छात्र का एक उद्योग संरक्षक के साथ मिलान किया जाता है, अधिमानतः उसी उद्योग में जिसमें छात्र काम कर रहा है या प्रवेश करने की आकांक्षा रखता है। संरक्षक पाठ्यक्रम के माध्यम से छात्र का मार्गदर्शन करता है और कार्यक्रम में होने वाली मुख्य शिक्षा के साथ छात्र को वास्तविक जीवन की अनुभवात्मक शिक्षा प्रदान करता है।

प्राथमिक परिणाम:

1. विभिन्न मार्केटिंग कार्यों को प्रबंधित करने के लिए सरल और जटिल मार्केटिंग डेटा का विश्लेषण करें जैसे - रणनीतिक निर्णय लेना, कुछ नाम रखने के लिए ग्राहक संबंध बनाए रखना
2. बाजार टोकरी विश्लेषण और सिफारिश इंजन के लिए मॉडल विकसित करने के लिए डेटा का उपयोग करें
3. अभिनव समाधानों के साथ विश्लेषणात्मक मॉडल और विपणन समस्याओं के बीच की खाई को कम करें
4. डेटा-संचालित मार्केटिंग और ग्राहक अनुभव टूल प्रबंधित करें
5. एकीकृत, इंटरैक्टिव मार्केटिंग रणनीतियों की योजना बनाएं और विकसित करें

कार्यक्रम के सफल समापन से छात्रों को उनके पूर्व कार्य अनुभव द्वारा शासित प्लेसमेंट सहायता सुनिश्चित होगी। प्रमुख रूप से, छात्र निम्नलिखित में से कोई भी भूमिका निभा सकते हैं:

1. मार्केटिंग विश्लेषक
2. व्यापार विश्लेषक - विपणन
3. मार्केटिंग एनालिटिक्स मैनेजर